Різниця між Hadoop проти Apache Spark
Hadoop vs Apache Spark - це велика база даних, яка містить деякі найпопулярніші інструменти та методи, які бренди можуть використовувати для виконання завдань, пов’язаних із великими даними. З іншого боку, Apache Spark - це кластерна обчислювальна система з відкритим кодом. Хоча Hadoop і Apache Spark можуть здатися конкурентами, вони не виконують однакових завдань і в деяких ситуаціях можуть навіть працювати разом. Хоча повідомляється, що Spark може працювати в 100 разів швидше, ніж Hadoop у деяких випадках, у нього немає власної системи зберігання даних. Це важливий критерій, оскільки розподілене зберігання є одним з найважливіших аспектів проектів даних.
Отже, що саме є Big Data?
Великі дані - це велике слово, яке допомагає організаціям та компаніям осмислити великі обсяги даних. За останні десятиліття він привернув багато уваги і, простіше кажучи, він визначається як великі дані, настільки великі для компанії, що їх неможливо обробити за допомогою звичайних джерел. Щодня розробляються новіші інструменти, щоб компанії могли почати розуміти цей зростаючий обсяг даних. Ось чому великі дані - це одна з найбільших технологічних тенденцій, яка вплине на результати брендів та компаній по всьому світу.
Який розмір Big Data і наскільки швидко цей сектор зростає?
Технології завжди грали невід'ємну роль у функціонуванні брендів та компаній у всьому світі. Це тому, що технологія допомагає компаніям ефективно збільшувати свої прибутки та продуктивність. Наприклад, у своїй презентації Кег Крюгер розповів про те, як в переписі США використовували систему таблиць Холлеріта, коли багато даних довелося механічно відображати. Для боротьби з величезним обсягом даних Холлеріт був об'єднаний з трьома іншими компаніями, щоб створити корпорацію обчислювальної таблиці, що сьогодні називається IBM або International Business Machines.
Дані вимірюються в байтах, що є одиницею, яка використовується для вимірювання цифрової інформації. У полі 8 біт дорівнює одному байту. Від гігабайт до петабайт розширюється світ великих даних. Деякі значення даних називаються гігабайт, терабайт, петабайт та екзабайт серед інших.
Для того, щоб зробити це в перспективі, один гігабайт дорівнює 1024 мегабайт, це дані, які зберігаються в одному DVD, тоді як один петабайт - це кількість даних, що зберігаються на компакт-дисках висотою близько 2 миль або варті 13 років HD-телевізійного відео, а один екзабайт - дорівнює мільярду гігабайт.
Нижче можна згадати деякі основні характеристики Big Data:
- Обсяг даних: Кількість даних є однією з найбільших характеристик Big data. Коли обсяг та потенціал даних великий, є більше шансів на те, що вони можуть бути названі великими даними. Сама назва Big Data містить слово і саме по собі є характеристикою розміру.
- Різноманітність даних: Ще одна характеристика великих даних - це різноманітність. Важливо також, що аналіз даних потрібно проводити за цими даними. Крім того, важливо також, щоб аналітики могли використовувати ці дані для отримання цінних даних, які, в свою чергу, можуть допомогти компанії досягти своїх цілей і завдань.
- Швидкість даних: Тут термін швидкість позначає швидкість, з якою генеруються та обробляються дані. Це надзвичайно важливо, оскільки швидкість, з якою обробляються дані, відіграє головну роль у наданні допомоги компаніям у досягненні своїх цілей. Чим швидше обробляються дані, тим швидше компанії зможуть ефективно досягти наступного етапу розвитку.
- Змінність: Ще одна особливість даних Big - мінливість. Це означає, що дані мають керувати неефективно, щоб у них не було непослідовної. Невідповідність даних повинна бути оброблена ефективно, щоб це не впливало на якість даних на будь-якій стадії.
- Складний характер даних: Компанії та бренди сьогодні керують тоннами даних, які надходять із багатьох джерел. Ці дані мають бути пов’язані, пов'язані та співвіднесені, щоб компанії могли осмислити ці уявлення та використати їх для створення ефективних кампаній та планів. Ось чому складність є однією з найбільш інтегральних особливостей великих даних.
Тому не дивно, що великі дані є одним з найбільших факторів, що впливають на функціонування компаній у багатьох формах. У багатьох галузях як успішні компанії, так і стартапи використовують силу великих даних для створення інноваційних та конкурентних рішень. Наприклад, галузь охорони здоров'я отримала велику вигоду від використання рішень великих даних. У цій галузі піонери даних ефективно аналізують результати медичних випробувань і тим самим виявляють нові переваги та ризики застосування ліків та вакцин. Ці випробування, що використовують рішення великих даних, знаходяться в набагато більш масштабних, ніж клінічні випробування, тим самим дозволяючи галузі охорони здоров'я ефективно розширювати свій потенціал та ефективно переслідувати необмежені можливості. Інші галузі також поволі прокидаються до цього, і спостерігається посилене використання технологій передачі даних від компаній усіх розмірів і секторів. Такі знання дозволяють брендам не просто пропонувати нову та інноваційну продукцію для своєї нинішньої аудиторії, а й створювати інноваційні конструкції для подальшого використання.
Багато організацій сьогодні перебувають у середині великої кількості інформаційних потоків, де дані про товари та послуги, покупців та продавців, наміри споживачів серед інших повинні бути належним чином вивчені. Якщо бренди хочуть вижити на майбутніх ринках, вони повинні мати можливість використовувати можливості, пропоновані Big data, на ефективний та успішний спосіб. Одним з найважливіших аспектів прийняття великих даних є рамки, які компанії бажають прийняти для їх використання. Дві найпопулярніші рамки великих даних, що існують на ринку, включають Hadoop та Spark. Хоча Spark обігнав Hadoop як найактивніший відкритий код, обидві ці рамки використовуються багатьма компаніями в різних секторах. Хоча порівняння між Hadoop та Apache Spark насправді неможливо, обидві ці системи мають дуже схожі використання та функції.
Інфографіка Hadoop проти Apache Spark
Нижче наведено найкращі 6 порівнянь між Hadoop і Apache Spark
І Hadoop проти Apache Spark - це обширна база даних, яка містить деякі найпопулярніші інструменти та методи, які бренди можуть використовувати для виконання завдань, пов’язаних із великими даними.
Створений Doug Cutting та Mike Cafarella, Hadoop був створений у 2006 році. У той час він був розроблений для підтримки дистрибуції для проекту пошукової системи Nutch. Пізніше вона стала однією з найважливіших рамок великих даних і до недавнього часу домінувала на ринку як головний гравець. З іншого боку, Apache Spark - це кластерна обчислювальна система з відкритим кодом, яка була розроблена в AMPLab в Каліфорнії. Пізніше він був переданий Фонду програмного забезпечення Apache, де він залишається і сьогодні. У лютому 2014 року Spark став проектом Apache найвищого рівня, а пізніше, у листопаді того ж року, інженерна команда Databricks встановила новий рекорд у великій здатності сортувати із використанням системи Spark. І Hadoop проти Apache Spark - надзвичайно популярний фреймворк даних, який використовується багатьма компаніями і конкурує між собою за більше місця на ринку.
Хоча Hadoop і Apache Spark можуть здатися конкурентами, вони не виконують однакових завдань і в деяких ситуаціях можуть навіть працювати разом. Хоча повідомляється, що Spark може працювати в 100 разів швидше, ніж Hadoop у деяких випадках, у нього немає власної системи зберігання даних. Це важливий критерій, оскільки розподілене зберігання є одним з найважливіших аспектів проектів даних. Це тому, що рамки зберігання даних дозволяють зберігати дані у множинні наборів даних PETA, які, у свою чергу, можуть зберігатися на нескінченній кількості жорстких дисків, що робить її надзвичайно економічно вигідною. Крім того, рамки даних мають бути масштабованими за своєю природою, щоб більше мережних драйверів можна було додавати до мережі під час збільшення розміру даних. Оскільки Spark не має власної системи зберігання даних, для цієї рамки потрібна така система, яку надає інша сторона. Ось чому для багатьох проектів Big Data компанії, які встановлюють Spark для розширеного застосування аналітики, зазвичай також використовують файлову систему Hadoop Distributed для зберігання даних.
Отже, швидкість - це одне, що надає Спарку додаткову перевагу над Hadoop. Тому що Spark обробляє свої функції, копіюючи їх з розподіленого фізичного сховища. Оскільки у Spark немає повільних незграбних механічних жорстких дисків, швидкість, з якою він може виконувати свої функції порівняно з Hadoop, швидша. У разі Hadoop дані записуються в систему MapReduce Hadoop, яка також записує всі дані на фізичний носій інформації після кожної функції. Це копіювання даних було зроблено так, щоб повне відновлення було можливим у випадку, якщо під час процесу щось пішло не так. Оскільки дані, що зберігаються в електронному вигляді, є більш мінливими, це вважалося важливим. У випадку системи Spark дані впорядковуються у системі під назвою стійких розподілених наборів даних, які можна відновити у випадку, якщо щось піде не так у процесі великих даних.
Ще одна річ, яка випереджає Spark перед Hadoop - це те, що Spark вміє обробляти завдання в режимі реального часу та має сучасне машинне навчання. Обробка в режимі реального часу означає, що дані можуть бути введені в аналітичну програму в той момент, коли це відомо, і зрозуміти можна негайно. Це означає, що щодо цих розумінь можна вжити негайних дій, тим самим дозволяючи компаніям скористатися наявними можливостями. Крім того, машинне навчання визначається як алгоритми, які можуть мислити самі, тим самим дозволяючи їм створювати рішення для великих наборів даних. Це та сама технологія, яка лежить в основі передових галузей промисловості і може допомогти керівництву впоратися з проблемами, перш ніж вони навіть виникнуть з одного боку, а також створити інноваційну технологію, яка відповідає за машини без водіїв і кораблі з іншого боку.
Таким чином, Hadoop проти Apache Spark - це дві різні системи баз даних, і ось декілька речей, які їх відрізняють:
- Обидві ці системи працюють по-різному: Hadoop vs Apache Spark - це структури великих даних, які мають різні функції. Хоча Hadoop - це інфраструктура розподілених даних, яка розподіляє величезний збір даних по декількох вузлах. Це означає, що користувачам Hadoop не доведеться вкладати кошти та обслуговувати користувальницьке обладнання, що є надзвичайно дорогим. Індексуючи та відслідковуючи дані, це дозволяє компаніям робити те ж саме у швидкому та швидкому порядку. З іншого боку, Spark - це інструмент для обробки даних, який працює на розподіленому сховищі даних, але не поширює сховище.
- Можна використовувати одну систему без іншої: Hadoop надає користувачам не просто компонент зберігання (розподілена файлова система Hadoop), але також має компонент обробки, який називається MapReduce. Це означає, що користувачам, які придбали Hadoop, не потрібно купувати Spark для своїх обробних потреб. При цьому користувачам Spark не потрібно встановлювати нічого, пов’язане з Hadoop. Оскільки Spark не має системи управління файлами, якщо брендам потрібна одна, вони можуть інтегрувати хмарну систему, яка не повинна бути пов'язана з Hadoop.
- Іскра набагато швидша, ніж Hadoop, але не всім організаціям може знадобитися аналітика для роботи з такою швидкою швидкістю: стиль обробки MapReduce хороший, але якщо у ваших компаній є більш статичні функції, вони можуть проводити аналітичні функції даних і через пакетну обробку. Однак якщо компаніям потрібно передавати дані з датчиків на заводську поверхню або вимагати декількох операцій, найкраще вкласти гроші в програмне забезпечення великих даних Spark. Крім того, багато алгоритмів машинного навчання вимагають декількох операцій, а деякі поширені програми для інструмента Spark включають в себе Інтернет-рекомендації щодо продуктів, моніторинг машин та кібербезпеку.
Hadoop vs Apache Spark - це справді дві основні рамки великих даних, які існують сьогодні на ринку. Хоча обидві рамки Hadoop проти Apache Spark часто перебувають у боротьбі за домінування, вони все ще мають багато функцій, які роблять їх надзвичайно важливими у власній зоні впливу. Вони працюють у різних ситуаціях і, як правило, виконують унікальні та виразні функції.
Рекомендовані курси
Це був посібник щодо Hadoop vs Apache Spark, тут ми обговорили епоху великих даних - це те, на що кожен бренд повинен дивитися, щоб вони могли ефективно давати результати, оскільки майбутнє належить тим компаніям, які отримують цінність з даних у успішна мода. Ви також можете переглянути наступну статтю Hadoop vs Apache Spark, щоб дізнатися більше -
- Hadoop vs Apache Spark - цікаві речі, які потрібно знати
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Топ-10 корисних порівнянь, які потрібно знати
- Хадоп проти вулика - з’ясуйте найкращі відмінності
- Big Data vs Apache Hadoop - Топ-4 порівняння, які ви повинні навчитися
- Що віддати перевагу Hadoop або Spark